在AI重构设计生产力的背景下，本文指出设计教育面临三大困境：课程滞后技术发展、场景真实性不足与平台意识缺失。研究主张突破“技术+艺术”的传统模式，转向深度场景融合的范式变革。通过案例分析，阐明经济学逻辑在设计实践中的应用，提出构建“设计—施工—运营”全价值链，建立“技术—艺术—场景”三位一体培养体系，拓展云平台、算法等课程内容。最终提出三重转型：从技术应用转向产业创新，从美学思维转向经济思维，从个体创作转向系统整合，以培养AI时代的复合型设计人才。

2024年9月21日，孙守迁教授做客“知·行：设计学科产教融合赋能新质生产力发展高峰论坛”，本刊会后对孙守迁教授就“AI技术驱动下的设计教育”相关问题进行了深度访谈，具体内容整理如下：

问：在AI技术迅猛发展的背景下，您认为会对设计领域及数字产业创新产生哪些影响？

值得关注的是，以人工智能为代表的新一代信息技术迭代浪潮中，设计教育呈现出显著的群体性技术崇拜倾向。这种集体倒向新兴技术的现象，本质上暴露出设计学科长期存在的本体认知缺失与价值定位模糊。

其根源可追溯至传统招生体系将设计专业人为划分为理工科与艺术类两大类别，这种割裂式的培养模式致使设计教育陷入技术工具主义与形式美学的双重困境：前者将设计简单化为工程技术应用，后者则异化为纯粹的视觉形式表达，二者共同掩盖了设计作为“需求—方案—价值”转化系统的本质属性。以工业设计领域为例，现有的培养体系过度强调与制造业的物理性结合，却忽视了产业链价值重构这一时代命题。

人工智能技术为设计范式的转型提供了突破性的契机。与传统人工调研的滞后性和假定性不同，AI驱动的数据挖掘系统能够实时捕获并精准建模用户需求。通过对接电商平台、社交媒体等动态数据流，设计系统能够构建多维用户画像，进而将设计过程提前至需求发现环节。这种“数据—设计—贸易”的直连机制，使设计从终端美化环节转向价值创造的源头。典型的案例是包装设计领域，基于消费大数据训练的生成式AI系统，不仅能提高方案产出效率，还能通过预测模型构建包装设计与销售转化的量化关系。

然而，当前AI技术的应用仍存在明显的工具化倾向。多数设计机构仅将AI用于视觉方案的快速生成，忽视了其在需求洞察、价值验证与市场反馈循环中的深层潜力。这种浅层应用带来了两个关键经济问题：其一，设计方案与商业场景之间的匹配效率低下，形成了“设计价值链脱节”；其二，缺乏科学的设计价值市场验证机制，难以形成闭环反馈，导致资源配置效率下降。

要破解这一困境，需构建“技术—商业—设计”三元融合的新型教育体系，其核心在于将经济学中的价值创造理论与现代设计理念深度融合，培养具备数据思维、商业洞察力与跨领域整合能力的复合型设计人才。这种范式转型不仅要求重构课程体系，更需构建以“数据驱动—设计验证—经济反馈”为导向的产学研协同机制，使设计教育真正融入现代经济体系，实现对产业价值链重构的有效响应与支持。

问：您提到的“经济学逻辑”在设计实践中如何具体体现？能否举例说明？

经济学逻辑的核心在于通过设计实现价值闭环。典型案例为乡村改造项目：设计师常聚焦空间美化，却忽视产业空心化问题。改造完成后，因缺乏持续获益机制，村民难以维系经济收益。

问：您认为作为学生，要应对此类趋势和市场变化，应重点培养哪些能力？

当前设计学科交叉化进程中存在的结构性矛盾，本质上是教育供给侧与产业需求侧之间的价值错位。国家将设计学定位为交叉学科，旨在推动“产业逻辑—技术逻辑—设计逻辑”的深度融合，然而在实践中却常表现为技术要素的表层叠加，导致技术崇拜取代了产业价值理解，学科交叉异化为工具理性的泛化扩张。

要破解这一困境，首先要构建产业场景导向的交叉范式。传统设计教育多停留在产品美学优化层面，其价值产出有很大局限性。设计教学应转向服务产业创新，聚焦“数据洞察—供应链整合—场景运营”全过程，提升设计对产业模式重构的介入深度。

其次是培育平台型设计思维。在数字化背景下，设计不应局限于物理形态，而应通过引入数字孪生、数字服务设计等方法论，引导学生建立系统集成意识，掌握整合数据流、资源网络与商业生态的能力。

最后在实践路径上，应构建产学研深度融合机制。以“真实项目驱动—跨学科协作—场景化验证”为基本模式，将电商数据、智能工具与市场反馈纳入教学闭环，实现教学内容与产业价值链的有效对接。

当前设计学科培养体系面临的核心问题，是工业文明教育范式与数字文明产业需求之间的代际冲突，体现为三重结构性矛盾，亟待破解：

首先，课程体系与技术代际脱节。现有课程仍停留在工业时代的“造物逻辑”，未能回应数字时代对系统性创新的需求。以交通工具设计为例，教学内容仍聚焦驾驶舱造型与人机工程，忽视其向移动服务终端的转型。这种滞后使教育产出难以适配产业变化，急需通过课程升级，对接新技术和新模式。

其次，教育场景与产业场景断层，据悉有不少毕业设计课题存在虚构场景问题，导致学生缺乏在真实场景环境中的系统解题能力。应构建“真实场景驱动”的教学机制，例如借鉴杭州“共富菜市”项目，将用户数据、供应链模型与空间分析系统嵌入教学，让设计直接服务运营效率提升，实现教育与产业的同步进化。

再次，学科交叉路径偏差。当前的交叉往往停留在技术叠加，缺乏价值导向。真正有效的路径应构建“需求锚定—技术集成—价值验证”的闭环体系。可借鉴数字孪生的“虚—实映射”逻辑，在教学中搭建“真实问题—数字建模—实体验证”的螺旋式机制，推动学生实现从技术整合向价值创造的能力跃迁。

设计学科交叉的本质是价值网络的重构。教育改革应从供给侧入手，构建“场景问题库—技术方案池—价值验证场”的协同创新平台，推动设计教育从知识传授向产业价值策源地的转型。

综合来说，为应对设计教育面临的课程滞后、场景虚化与平台意识薄弱等挑战，需从以下三个层面推进系统性改革：

1.课程体系重构：强化交叉性与前沿性，增设“数字孪生技术”“营销逻辑”等新课程，推动课程设置从终端产品设计向云平台、算法体系延伸。

2.培养模式创新：深化产教融合机制，依托“校政企”协同平台，将真实项目全流程纳入教学。学生需参与从立项分析、AI数据抓取到方案落地的完整链条。例如，乡村改造项目中，学生需协同镇政府、企业与村民，解决物流优化（如无人机应用）、供应链整合（如数字平台搭建）等现实问题，从而培养跨场景资源整合能力。

3.评价标准革新：突出多维价值导向，调整设计教育评价体系，降低“创意表现力”权重，增加“商业可行性”“技术可实现性”“社会影响力”等维度。毕业设计需平衡场景需求与创新，而非仅重形式。

未来设计教育要进一步转型，需突破传统工作室模式，培养设计师技术整合、商业洞察与场景创新的系统能力，以适应新兴企业主导的创新生态竞争。

设计师需具备三大核心能力：

1.技术穿透力：掌握AI、数字孪生等工具，实现设计生产力升级。

2.商业洞察力：以经济学逻辑构建“设计—施工—运营”全价值链闭环。

3.场景整合力：通过平台思维连接多方利益主体，驱动设计成果产业化。

设计教育的未来目标应超越“技术+艺术”的简单叠加，聚焦新场景与新产业需求，培养具有前瞻思维、跨域整合及系统解决问题能力的综合型创新人才。通过课程体系重构、项目化培养模式革新及动态评价机制升级，推动设计教育从学科交叉走向价值创造，最终服务于产业变革与社会可持续发展。